Технологии. 
Теория принятия решений

Главной особенностью технологии OLAP является то, что программные средства оперативного анализа данных предназначены для общения пользователя с проблемой, а не с компьютером, и ориентированы на использование не специалистами в области информационных технологий или эксиертами-статистиками, а профессионалами в области управления — специалистами-аналитиками, средними менеджерами и высшим руководством.

Обратите внимание!

Основные принципы технологии оперативной аналитической обработки (ОЬАР):

• • многомерное концептуальное представление данных, интуитивное оперирование данными, пакетное извлечение данных, их доступность и детализация;
• • многопользовательская поддержка на основе архитектуры «клиент-сервер», прозрачный доступ к данным с рабочего стола;
• • обработка неформализованных данных, отдельное хранение исходных данных и результатов оперативной обработки, обработка и исключение отсутствующих значений;
• • автоматическая настройка физического уровня извлечения данных, гибкость формирования и стандартная производительность отчетов.

ОЬАР-сервис представляет собой инструмент для анализа больших объемов данных в режиме реального времени. Многомерный ОЬАР-куб и система соответствующих математических алгоритмов статистической обработки позволяют анализировать данные практически любой сложности на любых временных интервалах. Вся работа с ОЬАР-системой происходит в терминах предметной области и позволяет строить статистически обоснованные модели деловой ситуации. Взаимодействуя с ОЬАР-системой, менеджер может осуществлять быстрый просмотр интересующей его информации, получать произвольные срезы данных и выполнять аналитические операции детализации, свертки, сквозного распределения, сравнения во времени одновременно по многим параметрам.

Имея в своем распоряжении гибкие механизмы оперирования данными и визуального отображения информации, пользователь в первую очередь рассматривает с разных сторон данные, которые могут быть (а могут и не быть) связаны с решаемой проблемой. Затем он сопоставляет различные показатели между собой, стараясь выявить скрытые взаимосвязи. Может рассмотреть данные более пристально, детализировав их, например, разложив на составляющие по времени, по регионам или по клиентам. Пользователь может поступить наоборот — еще более обобщить представление информации, убрав отвлекающие подробности. После этого с помощью модуля статистического оценивания и имитационного моделирования строится несколько вариантов развития событий, из которых выбирается наиболее приемлемый вариант.

Обратите внимание!

Стандартные методы анализа, определяемые природой ОЬАР-технологии:

• • факторный (структурный) анализ, например, анализ структуры продаж для выявления важнейших составляющих в интересующем разрезе;
• • анализ динамики (регрессионный анализ — выявление трендов), например, выявление тенденций, сезонных колебаний с наглядным отображением динамики графиком;
• • анализ зависимостей (корреляционный анализ), например, сравнение объемов продаж разных товаров во времени для выявления необходимого ассортимента — «корзины»;

• • сопоставление (сравнительный анализ), например, сравнение результатов продаж во времени или за заданный период, или для заданной группы товаров;
• • исследование распределения вероятностей и доверительных интервалов (дисперсионный анализ). Применяется, например, для прогнозирования и оценки рисков.

Этими видами анализа возможности OLAP не исчерпываются. Например, применяя для вычисления промежуточных и окончательных итогов функции статистического анализа дисперсию, среднее отклонение, моды более высоких порядков, можно получить самые разнообразные виды аналитических отчетов.